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  • 2024年下半场,消费者数字化运营七问七答
    这是,营销说第9期内容。我们对话数云副总裁董亮,用理性的眼光审视下半年的机遇。 前言 站在一年之初,对未来的这一年总会期待太多,不确定性也太多。 站在年中,脚下的路走过半程,心里多少有了些“数”。 数云麒麟事业部售前和交付的负责人董亮这大半年来,一直奔跑在营销最前线:和CIO聊,听CMO说,既是参与者,出谋划策,也是观察者,深度洞悉市场变化、行业发展。 本期【营销说】,我们邀请到了董亮,一起听听他…
  • 为什么说数云麒麟CDP是零售业务友好型CDP?
    拥抱数云麒麟CDP,向零售营销数智化进阶。 前言 以下是2024年一些值得关注的消费者数字化趋势: 趋势1:营销内卷时代,该如何快速响应业务场景的变化,提供符合“高质量、短周期、低成本”需求的应用层产品和解决方案,成为品牌及零售企业关注的重点; 趋势2:消费者数字化运营进入“智能时代”,但渠道多元化、消费者行为碎片化,加上数据隐私安全法规落地,解决数据孤岛问题变得重要,客户洞察、业务数据价值应用等…
  • 专访|欧时力:运营是一场围绕目标消费群体的不断探索和持续发力
    消费者运营是一场尝试不断满足⌈她需求⌋的探索之旅,其间,藏着欧时力的⌈现在⌋和⌈未来⌋。 【前言】 Cola是欧时力的电商总经理。2021年初接手电商业务板块前,Cola在欧时力负责商品运营和管理,已经超过了20年。 都说人货场,但“人”的定位和作用是倍增器,“货”和“场”才是增长动因。而Cola的从业经历让她深谙“货”的价值和“场”的运营之道,并能举一反三地应用于“人”的运营和管理中,发挥“人”…
  • 专访|欧时力:运营是一场围绕目标消费群体的不断探索和持续发力
    消费者运营是一场尝试不断满足⌈她需求⌋的探索之旅,其间,藏着欧时力的⌈现在⌋和⌈未来⌋。 【前言】 Cola是欧时力的电商总经理。2021年初接手电商业务板块前,Cola在欧时力负责商品运营和管理,已经超过了20年。 都说人货场,但“人”的定位和作用是倍增器,“货”和“场”才是增长动因。而Cola的从业经历让她深谙“货”的价值和“场”的运营之道,并能举一反三地应用于“人”的运营和管理中,发挥“人”…
  • “2024年,数云麒麟CDP让数据应用更有价值!”
     这是,营销说第7期内容。我们对话数云业务与产品专家,分享关于数云麒麟CDP的最新思考。 增长是企业的最终目标,“数据”是最重要的营销生产力。 前言 在过去几年,数云与众多消费品企业共同见证了“消费者运营”从非主流成为主流,“公私域”成为流行色,“数据驱动”成为关键词。 随着数字化进程加速,很多消费品企业在日积月累的应用中沉淀了大量的消费者数据。企业高效管理消费者数据资产的需求变得越来越旺盛,CD…
  • 盯牢2大维度,关注16点细节,这才是选服务商的正确姿势
    听说,SAAS厂商都在卷全渠道消费者运营?能做≠做得好。2大维度16个细节,帮你见真章! 前言 新一代数智化浪潮来袭,作为基建的数字化工作被按下了加速键,消费者数字化也成了摆在品牌及零售企业案头的重要且紧急事项。 与此同时,全渠道消费者运营的重要性不断凸显,这一方面是受到电商行业流量见顶、公域获客成本不断高企的影响,另一方面也和整体消费下行的大环境下、获客难度进一步攀升有关,相较投流拉新,盘活存量…
  • 经验谈|关于私域,这几个问题被问频率超高
    适用于有意向或初涉私域项目的商家朋友们~ 深耕消费者数字化运营领域10多年,数云服务了超10000个项目。每天,我们都会面对来自服装、美妆、母婴、食品饮料等不同行业的品牌及零售企业们,听他们的运营诉求、回答他们关于营销的疑惑。 被问得多了,也就知道市场在关注什么。而这些让营销的引领者们高频发问、在实践中被反复修正的,或许也是跟随者们即将经历的。所以2024年,数云营销学院策划了这个【经验大起底FQ…
  • 慕思:和用户建立长期关系 和经销商共创共进
    这是数云品牌说栏目,这期我们将分享慕思的案例。   品牌档案:慕思健康睡眠股份有限公司(以下简称“慕思”):创立于2004年,致力于人体健康睡眠研究,专业从事整套健康睡眠系统的研发、生产和销售,在业内创新打造了“量身定制个人专属的健康睡眠系统”。集团旗下拥有慕思、慕思国际、慕思沙发、慕思美居、V6家居、TRECA崔佧和思丽德赛七大主品牌。 关键词:服务思维 打造用户长期关系  线下私域流…
  • 数云麒麟消费者运营系统数据能力再升级
    提升分析效能,释放数据价值。升级后,数云麒麟消费者运营系统的数据能力有何特点?12个字:提升分析效能,释放数据价值。 在数云资深解决方案专家陈品元看来,这样的数据分析本身就是一个系统工程,数据价值无法靠单一的业务人员或工具释放,数据不全、数据没法用、数据不好用等都是分析过程的拦路虎。怎么办?把握两点:1、数据层面,拓宽数据的广度和深度;2、工具层面,提供更易用的数据分析方式。 01 拓广度、挖深度…
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